30、机器学习模型治理与特征管理的综合指南

机器学习模型治理与特征管理的综合指南

在机器学习（ML）领域，模型治理、数据追踪以及特征管理是确保模型有效运行和持续优化的关键环节。本文将深入探讨几个重要的工具和概念，包括Weights & Biases、Apache Atlas和特征存储，以及模型漂移的检测与应对。

1. Weights & Biases：实验追踪与可视化

Weights & Biases是MLOps中一款流行的实验追踪工具，可对传统和深度学习模型进行版本控制。以下是使用Weights & Biases追踪和可视化结果的详细步骤：
1. 导入库并登录 ：

import wandb
wandb.login(key='') #请指定自己的登录密钥

2. 初始化实验 ：为神经网络提供随机丢弃率，初始化多个实验。

import random
for _ in range(5):
    wandb.init(
        project="pytorch-intro",
        config={
            "epochs": 20,
            "batch_size": 64,
            "lr": 1e-3,
            "dropout": random.uniform(0.02, 0.90),
        }